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几种自适应波束形成方法的对比XIAO Zhitao;WANG Jiahao;GENG Lei;ZHANG Fang;TONG Jun【摘要】波束形成在无线通信、雷达、声呐等阵列系统中具有广泛应用.数字波束形成通常是基于接收信号的阵列响应和协方差矩阵的估计设计.由于天线增益、相位、波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和协方差矩阵估计的误差会导致导向矢量(Steering Vector,SV)产生模型失配,而这种模型失配会导致波束形成性能的下降.针对以上问题,给出了基于精度矩阵收缩估计的方法,采用了线性脊估计结构且用数据驱动和留一交叉验证来选择参数.通过Matlab仿真,研究了当存在模型不确定性时,基于精度矩阵收缩估计的方法以及基于协方差矩阵收缩估计和干扰加噪声协方差矩阵重构等方法的鲁棒性.结果显示,当存在模型失配时,基于精度矩阵收缩的波束形成方法在低信噪比时具有更优的鲁棒性.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2019(059)001【总页数】9页(P61-69)【关键词】自适应波束形成;协方差矩阵;精度矩阵;收缩估计;矩阵重构【作者】XIAO Zhitao;WANG Jiahao;GENG Lei;ZHANG Fang;TONG Jun【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TN911 引言自适应波束形成是阵列信号处理中必不可少的工作，广泛应用于雷达、声呐、射电天文学、无线通信、麦克风阵列语音处理、医学成像等领域。
数字波束形成是阵列信号处理中的一个基本问题[1-2]。
在给定性能准则如最大信号干扰噪声比(Maximum Signal to Interference-plus-Noise Ratio,Max SINR)下的最优波束形成器通常是基于目标信号(Signal of Interest,SOI)的导向矢量(Steering Vector,SV)和干扰加噪声的协方差矩阵的知识而设计，前者可以从SOI的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)的估计和阵列响应的知识获得，而后者通常是从训练样本估计。
波束形成算法
波束形成算法是一种利用阵列信号处理方法，通过调整合成波束的权重和相位，以实现信号增强或抑制的技术。
其目的是改变阵列天线的指向性，从而增强感兴趣的信号，抑制干扰和噪声。
常见的波束形成算法包括最小均方误差（Least Mean Square, LMS）算法、最大信噪比（Maximum Signal-to-Noise Ratio, MSNR）算法、最大似然（Maximum Likelihood, ML）算法和
最小方差无偏（Minimum Variance Unbiased, MVU）算法等。
LMS算法是最简单的一种波束形成算法，它通过不断迭代调
整权重和相位，最小化输出信号与期望信号之间的均方误差，从而达到波束指向性的优化。
MSNR算法则基于最大化信号与噪声的比值，通过调整权重
和相位以最大化输出信号的信噪比，从而实现波束形成的优化。
ML算法则是基于概率统计的方法，通过似然函数最大化，估
计出最适合的权重和相位配置，从而实现波束形成。
MVU算法则是一种无偏估计方法，通过最小化误差的方差，
以实现波束形成的优化。
以上只是几种常见的波束形成算法，实际应用中还有很多其他的算法和改进方法，具体选择哪种算法要根据具体的应用场景和需求进行评估和选择。
一种基于对角加载的特征子空间抗干扰算法夏辉;徐少波;徐如【摘要】卫星导航系统能为全球陆、海、空、天的各类军民载体提供全天候24 h连续高精度的三维位置、速度和精密时间信息.由干自适应波束形成技术在导航领域的广泛应用,其稳健性已成为阵列信号处理研究中的热点领域之一.功率倒置(PI)算法是常用的一种自适应抗干扰算法,而PI算法在非理想环境下性能严重下滑.针对传统PI算法存在的缺点,提出了基干对角加载的特征子空间(DL-ESB-PI)抗干扰算法.仿真实验结果表明,DL-ESB-PI算法能够改善PI算法的稳健性,在非理想环境下依然保持优异的性能.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2018(048)011【总页数】5页(P978-982)【关键词】卫星导航系统;抗干扰;功率倒置;对角加载;特征子空间【作者】夏辉;徐少波;徐如【作者单位】中国人民解放军 92728 部队, 上海 200436;中国电子科技集团公司第五十四研究所, 河北石家庄 050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所, 河北石家庄 050081【正文语种】中文【中图分类】TN911.70 引言北斗卫星导航系统[1]是我国自主研制的卫星导航系统，能够提供全天候、全方位的导航、定位、授时[2]和短报文服务，在国防和经济建设中发挥了重要作用。
近年来，全球卫星导航系统更是在世界各个国家得到迅速的普及和应用。
但是由于卫星信号功率很低，军事上经常存在敌方的有意电磁波干扰以及卫星导航应用电磁波环境的日益复杂[3]，导航终端很容易受到干扰信号的影响而无法正常工作。
因此，目前各国都很重视卫星导航系统抗干扰技术[4]的研究。
在此背景下，研究导航接收机抗干扰技术具有非常重要的意义。
在卫星导航自适应调零天线[5]抗干扰领域中，功率倒置(PI)[6]算法应用最为广泛，该算法的本质是一种空域滤波抗干扰技术。
PI算法不需要预先知道有用信号的特性和干扰入射方向等先验信息，对强干扰环境中微弱信号的接收非常有效[7]，能使卫星导航接收机的抗干扰能力提高50 dB以上，具有很高的工程应用价值。
波束形成算法. 干扰抑制
波束形成算法是一种通过改变天线阵列的发射方向和信号相位来实现信号聚焦和干扰抑制的技术。
通常在多用户通信或干扰环境中使用，通过将发射信号聚焦向目标用户或方向，以降低传输信号的功率和减少干扰。
同时，该算法可以在接收端抑制非期望信号，提高信噪比。
波束形成算法通常有线性递归方差最小（LMS）和最小二乘（LMS）两种算法。
LMS算法通常用于实时应用，而LMS 算法则用于离线数据处理，它们都可以在数字信号处理器或FPGA芯片上实现。
在干扰抑制方面，一些更高级的算法，如自适应干扰抑制（AIC）、自适应噪声取消（ANC）和自适应滤波（AF）也可以用于波束形成中。
这些技术可以自动调整接收端的滤波器和通道估计来抑制干扰和噪声，以提高信噪比和通信质量。
